【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解-低调大师

【Spark Summit East 2017】使用机器学习注释器和大规模深度学习本体进行语义自然语言理解

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本讲义出自David Talby在Spark Summit East 2017上的演讲，主要介绍了一个通过自由文本格式的病人记录给出临床诊断推理和实时的参考意见的端到端系统，该系统的架构是构建在Kafka与Spark Streaming之上的，该系统可以实时地对于数据进行获取和加工，并使用Spark & MLLib进行建模，并通过Elasticsearch使得用户可以低延迟地对于结果进行访问。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】使用开源大数据软件构建实时防欺诈引擎

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Kees Jan de Vries在Spark Summit East 2017上的演讲，骗子总试图使用盗取来的信用卡购买商品，预定机票和酒店等，这伤害了持卡人的信任和供应商在世界各地的业务，本讲义介绍了使用开源大数据软件：Spark, Spark ML, H2O, Hive, Esper等构建的实时防欺诈引擎，并介绍了面对的挑战。

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2017-02-19 00:00:00

【Spark Summit East 2017】为了乐趣和利润的全球扩张

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。本讲义出自Michelle Casbon在Spark Summit East 2017上的演讲，为了建立一个全球的用户群，一个产品需要支持多种语言环境，这带来挑战是在不同语言环境下对于字符进行本地化，Qordoba为了应对这些挑战，使用了高度可扩展的机器学习和自动化计数，使用Scala和Akka作为编排层，Apache Cassandra和MariaDB作为存储层，Spark进行自然语言处理，Kafka作为消息总线。

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